Coupling Microbial Electrolysis Cell and Activated Carbon Biofilter for Source-Separated Greywater Treatment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Reclamation and reuse of wastewater are increasingly viewed as a pragmatic tool for water conservation. Greywater, which includes water from baths, washing machines, dishwashers, and kitchen sinks, is a dilute wastewater stream, making it an attractive stream for extraction of non-potable water. However, most previous studies primarily focused on passively aerated biological and physicochemical treatment processes for greywater treatment. Here, we investigated an integrated process of a microbial electrochemical cell (MEC) followed by granular activated carbon (GAC) biofilter for greywater treatment. The integrated system could achieve 99.3% removal of total chemical oxygen demand (TCOD) and 98.7% removal of the anionic surfactants (linear alkylbenzene sulphonates) from synthetic greywater at a total hydraulic residence time (HRT) of 25 h (1 day for MEC and 1 h for GAC biofilter). For one-day HRT, the maximum peak volumetric current density from MEC was 0.65 A/m3, which was comparable to that achieved at four-day HRT (0.66 A/m3). The adsorption by GAC was identified as a key mechanism for the removal of organics and surfactants. In addition, recirculation of liquid within the GAC biofilter was identified as a critical factor in achieving high-rate treatment. Although results indicated that GAC biofilter could be a standalone process for greywater, MEC can provide an opportunity for potential energy recovery from greywater. However, further studies should focus on developing high-rate MECs with higher energy recovery potential for practical operation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle